In un’accelerazione che potrebbe ridisegnare il ruolo dell’India nella corsa globale all’intelligenza artificiale, Nvidia e partner locali hanno annunciato una serie di iniziative per potenziare l’ecosistema AI del paese nell’ambito della IndiaAI Mission, il programma nazionale strategico avviato dal governo dell’India per trasformare il paese in un hub globale dell’AI e per sfruttare il potenziale dell’AI in settori chiave dell’economia e della società.
Al centro della strategia ci sono infrastrutture di calcolo avanzate. Oltre 20.000 GPU NVIDIA Blackwell Ultra (chip per training di modelli complessi) saranno distribuiti attraverso collaborazioni con società come Yotta e Larsen & Toubro, con investimenti complessivi che raggiungono i 2 miliardi di dollari per un supercluster AI atteso entro agosto 2026. L’obiettivo dichiarato è creare un’infrastruttura sovrana capace di supportare grandi modelli linguistici e applicazioni AI a livello nazionale, riducendo la dipendenza dalle tecnologie estere.
Il progetto è molto più di un semplice potenziamento hardware. Nvidia ha reso disponibili anche strumenti software come il suo framework Nemotron, pensato per aiutare sviluppatori e imprese locali a creare modelli AI, compresi sistemi multilingue adatti alle molteplici lingue dell’India. Parallelamente, l’azienda ha stretto alleanze con fondi di investimento e acceleratori per sostenere fino a 500 startup AI nei prossimi dodici mesi, rafforzando l’ecosistema imprenditoriale nazionale. Analisti indipendenti sottolineano che combinare infrastrutture di calcolo di livello mondiale con supporto alla comunità tech può aiutare l’India a colmare il divario con Stati Uniti e Cina nella corsa all’AI.
Il governo indiano, che ha stanziato oltre un miliardo di dollari nella IndiaAI Mission, vede in queste mosse un’opportunità per trasformare il paese in un polo globale per l’innovazione AI, con benefici attesi in settori come sanità, agricoltura, istruzione e servizi pubblici. Esperti del settore osservano anche che offrire accesso condiviso a GPU di fascia alta può democratizzare l’AI, permettendo anche a ricercatori e piccole imprese di allenare modelli complessi senza sostenere costi proibitivi.
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